JP2020154864A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to information processing devices, information processing methods and information processing programs.
従来、流行、ブームを予測する技術が知られている。例えば、ユーザの検索クエリを自動的に分類し、そのクエリの用語についての流行、ブームを予測する技術が知られている。 Conventionally, techniques for predicting trends and booms have been known. For example, there is known a technique for automatically classifying a user's search query and predicting a fashion or boom in the term of the query.
しかしながら、上記の従来技術では、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができるとは限らない。 However, with the above-mentioned prior art, it is not always possible to estimate the optimum measure that the object should take next to achieve the goal.
例えば、上記の従来技術では、ユーザの検索クエリから所定のデータ群を抽出し、予め用意しておいたパターンに特徴を有するデータ群(ニュース型、ブーム型、期限日型、発表日型、季節型等の型)と比較し、当該所定のデータ群に類似するか否かを判定し、検索クエリに関する所定のデータ群を分類する。例えば、上記の従来技術では、ユーザが入力した検索クエリに基づいて、過去のパターンデータ群と類似する場合には将来の流行やブームを予測する。このようなことから、上記の従来技術では、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができるとは限らない。 For example, in the above-mentioned prior art, a predetermined data group is extracted from a user's search query, and a data group (news type, boom type, deadline date type, announcement date type, season) having a characteristic pattern prepared in advance. Compared with (type such as type), it is determined whether or not it is similar to the predetermined data group, and the predetermined data group related to the search query is classified. For example, in the above-mentioned prior art, a future fashion or boom is predicted when it is similar to a past pattern data group based on a search query input by a user. For this reason, it is not always possible to estimate the optimum measure that the object should take next in order to achieve the goal by the above-mentioned conventional technique.
本願にかかる情報処理装置は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する取得部と、前記取得部により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定部とを有することを特徴とする。 The information processing apparatus according to the present application has an acquisition unit that acquires the achievement level of the object up to a predetermined target point set in advance, and the following measures regarding the object based on the achievement level acquired by the acquisition unit. It is characterized by having an estimation unit that estimates the measures to be implemented in.
実施形態の一態様によれば、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to estimate the optimal measures that the object should take next to achieve the goal.
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and a mode for carrying out an information processing program (hereinafter, referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application. Further, in the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.
〔1.情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図1に示す情報処理装置100によって行われる。
[1. An example of information processing]
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of information processing according to an embodiment. The information processing according to the embodiment is performed by the
図1の説明に先立って、図2を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図2は、実施形態にかかる情報処理システム1の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム1は、図2に示すように、端末装置10と、事業者装置20と、外部装置30と、情報処理装置100とを含む。端末装置10、事業者装置20、外部装置30、情報処理装置100は、ネットワークNを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図2に示す情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の事業者装置20や、複数台の外部装置30や、複数台の情報処理装置100が含まれてよい。
Prior to the description of FIG. 1, the information processing system according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the information processing system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the information processing system 1 according to the embodiment includes a terminal device 10, a
端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等である。例えば、端末装置10は、ユーザ操作(例えば、検索や商品購入)に応じて、各種情報処理を行う。 The terminal device 10 is an information processing device used by the user. The terminal device 10 is, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. For example, the terminal device 10 performs various information processing in response to a user operation (for example, search or product purchase).
事業者装置20は、後述するオブジェクトを管理する事業者(例えば、タレント事務所)によって利用される情報処理装置である。事業者は、実施形態にかかる情報処理装置100を管理する「事業者T」と関連する関連会社であったり、何らかの契約を交わしている会社である。例えば、事業者装置20は、情報処理装置100によって推定された推定結果に基づく情報の提供を情報処理装置100から受ける。
The
外部装置30は、ユーザの行動(例えば、検索行動、購買行動、閲覧行動等)を示す各種行動情報を記憶するサーバ装置である。例えば、ユーザの行動を検索行動とするならば、外部装置30は、所定の検索サービスを提供するサーバ装置であってよい。また、例えば、ユーザの行動を購買行動とするならば、外部装置30は、所定のショッピングサービスを提供するサーバ装置であってよい。また、例えば、ユーザの行動を閲覧行動とするならば、外部装置30は、記事コンテンツ等を提供するサーバ装置であってよい。外部装置30は、例えば、上記のようなサービス毎に存在することができる。しかし、本実施形態では、説明を簡単にするために、1台の外部装置30が上記のような複数のサービスを兼ねていることにより、各種行動情報を有しているものとする。
The
ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、オブジェクトを新人タレントとするならば、かかる新人タレントの所属するタレント事務所にとっては、かかる新人タレントを今後どのような方向性で売り出してゆくか、どのようなことにチャレンジさせるのか、といったことは重要な課題である。したがって、例えば、タレント事務所は、新人タレントに応じた目標点(例えば、最終的にあるドラマに出演させたい等の目標点)に向けてのプロモーションプランを設定する場合がある。例えば、タレント事務所は、時系列に応じた方策が示されるプロモーションプランを設定する場合がある。 Here, the premise for performing information processing according to the embodiment will be described. For example, if the object is a new talent, for the talent agency to which the new talent belongs, what direction will the new talent be sold in the future and what challenges will be taken? Is an important issue. Therefore, for example, the talent agency may set a promotion plan toward a target point according to a new talent (for example, a target point such as wanting to appear in a certain drama in the end). For example, a talent agency may set up a promotion plan that shows measures in chronological order.
しかしながら、このプロモーションプランにおいて、新人タレントがどれだけ成熟しているから、つまりどれだけ目標点に近付いて方策を達成できているかを推し量るのは困難な場合がある。言い換えれば、どれだけ目標点に近付いて方策を達成できているかを精度よく推し量ることができれば、新人タレントに対して次にどのような方策を取ればより目標点に近づけさせることができるかを適切に推定することができるようになる。 However, in this promotion plan, it can be difficult to estimate how mature the new talent is, that is, how close they are to the goal and how well they are achieving the strategy. In other words, if you can accurately estimate how close you are to the target point and achieve the policy, it is appropriate for the new talent to take the next measure to bring it closer to the target point. Will be able to estimate.
また、推定した方策で新人タレントを売り出してゆき目標点を達成できた等の成功事例を作り上げることができれば、この成功事例や、プロモーションプランでの各段階での新人タレントに対するユーザの反応はどうであったかといった行動情報を用いて、別のタレントの方策の検討にも生かすことができるようになる。 Also, if you can create a successful case such as selling a new talent with the estimated policy and achieving the target point, how is the user's reaction to this successful case and the new talent at each stage in the promotion plan? By using behavioral information such as warmth, it will be possible to utilize it for studying measures for other talents.
以上のような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置100は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置100は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得し、取得した達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、情報処理装置100は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴に基づいて、達成度を取得する。一例を示すと、情報処理装置100は、オブジェクトに関して実施された方策であって、オブジェクトに与えられたプロモーションプランでの方策に基づいて、このプロモーションプランにおける所定の目標点までの達成度を取得する。そして、情報処理装置100は、例えば、予め設定されたオブジェクトに関する方策のうち、実施した際に、オブジェクトの達成度を最も所定の目標点へと近づける方策を推定する。
Based on the above assumptions, the
また、例えば、情報処理装置100は、達成度として、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報に基づき算出された達成度を取得する。例えば、情報処理装置100は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴と、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報とに基づき算出された達成度を取得する。かかる行動情報には、検索クエリを用いたクエリ検索に関する検索情報(例えば、検索回数)、オブジェクトに関する所定の売上情報(例えば、グッズの売上はいくらであったか等)が含まれる。もちろん、行動情報はこれらの例に限定されず、例えば、オブジェクトに関するコンテンツに対する閲覧情報(例えば、選択回数や閲覧回数)がさらに用いられてもよい。
Further, for example, the
また、例えば、情報処理装置100は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報を、所定の目標点のうちオブジェクトに対応する目標点に応じたモデルに入力することにより算出された達成度を取得する。一例を示すと、情報処理装置100は、モデルとして、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴と当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを用いて、処理対象となるオブジェクトに関して実施された方策の履歴から、当該処理対象となるオブジェクトの達成度を取得する。そして、情報処理装置100は、取得した達成度に基づいて、処理対象となるオブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。
Further, for example, the
以下では、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。具体的には、図1を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例を手順を追って説明する。また、情報処理装置100が有する記憶部についても適宜説明する。なお、達成度を取得する点については、適宜、達成度を算出する、と言い換えることができるものとする。また、図1の例では、タレントT1をオブジェクトの一例とする。また、タレントT1はタレント事務所である事務所K1に属しており、事務所K1の担当者M1は、タレントT1に対して設定された目標点にまでタレントT1を到達させるためにはどのような方策を取ればよいか検討しているものとする。そこで、担当者M1は、実施形態にかかる情報処理システム1を利用しようと考える。また、図1の例では、達成度を達成度スコアと表記する。達成度スコアは、達成度の度合いを示す指標値である。
Hereinafter, an example of information processing according to the embodiment will be described. Specifically, an example of information processing according to the embodiment will be described step by step with reference to FIG. In addition, a storage unit included in the
ここで、事務所K1には、タレントT1以外にも多くのタレントが所属している。このため、事務所K1には、各タレントについて、どのような目標点に向けてどのようなプロモーションプラン設定し、設定したプロモーションプランの中でどのような方策を取ってきたかといった実績を示す実績情報PM1を有している。したがって、担当者Mは、事業者装置20を用いて、情報処理装置100に対してかかる実績情報PM1と、タレントT1に対して設定した目標点を示す情報である目標情報G1とを入稿(送信)する(ステップS1)。目標情報G1は、適宜、目標点G1とも言い換えることができるものとする。
Here, many talents other than the talent T1 belong to the office K1. For this reason, the office K1 has actual information showing the achievements such as what kind of promotion plan was set for what kind of target point and what kind of measures were taken in the set promotion plan for each talent. It has PM1. Therefore, the person in charge M uses the
情報処理装置100は、事務所K1から受信した実績情報PM1および目標情報G1に基づいて、目標点G1に向けてのタレントT1に対するプロモーションプランを生成する(ステップS2)。不図示であるが、情報処理装置100は、実績情報PM1も含め各事業者から取得した実績情報を記憶する記憶部(例えば、実績情報記憶部)を有してもよい。
The
ここで、実績情報PM1について説明する。実績情報PM1は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴の一例であるとともに、事務所K1側で過去に用いられたプロモーションプランともいえる。一例を示すと、実績情報PM1は、タレントT1とは別のタレントTx1のときは、ドラマ出演させるといった目標点(最終目標)に向けて、このような段階の方策を踏んでプロモーションを進めていた、ということを示す情報である。また、実績情報PM1には、各段階のうち特定の段階のときは、タレントTx1に対するユーザの検索回数N回だったから、この段階では達成度スコアはこれくらいであっただろうという人手による決め打ちの達成度スコア(人為的達成度スコア)を示す情報も含まれている。 Here, the performance information PM1 will be described. The performance information PM1 is an example of the history of the measures implemented for the object, and can be said to be a promotion plan used in the past on the office K1 side. As an example, when the talent Tx1 is different from the talent T1, the performance information PM1 has been promoting by taking measures at such a stage toward the target point (final goal) such as making a drama appear. , This is information indicating that. In addition, in the performance information PM1, at a specific stage of each stage, the number of user searches for the talent Tx1 was N times, so it was decided manually that the achievement score would have been about this at this stage. Information indicating the achievement score (artificial achievement score) is also included.
もちろん、実績情報PM1には、タレントTx1だけでなく、他の数多くのタレントのときはどのような目標に向けてどのようなプロモーションプランで進めていたかや、人為的達成度スコアを示す情報も含まれてよい。情報処理装置100は、実績情報が多い程、以下に示すモデルをより高精度なものとして生成することができる。
Of course, the performance information PM1 includes not only the talent Tx1 but also information showing what kind of goal and what kind of promotion plan was being promoted for many other talents, and the artificial achievement score. You can do it. The
ステップS2では、情報処理装置00は、このような実績情報PM1に基づいて、例えば、目標点を「ドラマ出演」に設定したプロモーションプランであって、第1段階では「音楽CDリリース」、第2段階では「地方営業」、第3段階では「握手会」、第4段階では「ライブはイス」、第5段階では「コンサートツアー」といった時系列に応じた段階毎の方策から成るプロモーションプランであるプランPL1を生成したものとする。 In step S2, the information processing device 00 is a promotion plan in which, for example, a target point is set to "drama appearance" based on such performance information PM1, and in the first stage, "music CD release" and second. It is a promotion plan consisting of time-series measures such as "local sales" in the stage, "handshake event" in the third stage, "live is chair" in the fourth stage, and "concert tour" in the fifth stage. It is assumed that the plan PL1 is generated.
なお、図1の例では、説明を簡単にするために、情報処理装置100が事務所K1の実績情報PM1のみからプランPL1を生成した例を示すが、情報処理装置100は、他事業者から取得した実績情報もさらに考慮してプランPL1を生成してもよい。例えば、情報処理装置100は、事務所K1と同一カテゴリに属する事業者(例えば、他タレント事務所)からから取得した実績情報もさらに考慮してプランPL1を生成することができる。また、情報処理装置100は、必ずしも実績情報からプロモーションプランを生成する必要はなく、プロモーションプラン自体の入稿も受け付けてよい。図1の例であれば、情報処理装置100は、事務所K1自体がタレントT1に与えたプロモーションプランを示すプラン情報の入稿を事務所K1から受け付けてもよい。
In the example of FIG. 1, for the sake of simplicity, an example in which the
次に、情報処理装置100は、ステップS2で生成したプロモーションプランを事業者に提示することにより、生成したプロモーションプランに対して承諾するか否かの指定を受け付ける(ステップS3)。図1の例では、情報処理装置100は、プランPL1を事事務所K1に提示することにより、プランPL1に対して承諾するか否かの指定を事務所K1から受け付ける。事務所K1は、プランPL1に納得できない場合、情報処理装置100に対して再生成を指定することもできるし、事務所K1側で例えば人手により生成されたプランを入稿することもできる。
Next, the
情報処理装置100は、承諾を得た場合には次の処理に移行する。具体的には、情報処理装置100は、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴と当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する(ステップS4)。図1の例に置き換えると、情報処理装置100は、実績情報PM1と、実績情報PM1に含まれる人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。また、上述したように、かかる達成度スコアは、その時点での行動情報(例えば、対象のオブジェクトに対してどれだけの回数検索されたかを示す検索情報)に基づき設定される。このため、情報処理装置100は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報と、その行動情報が示す行動が起きた時点での人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。すなわち情報処理装置100は、オブジェクトに対応する目標点に応じたモデルであって、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報が入力された場合に、この目標点が設定されるプロモーションプランに対するオブジェクトの達成度合いを示す達成度スコアを出力するモデルを生成する。
The
情報処理装置100は、行動情報として、オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報を用いることができる。例えば、情報処理装置100は、検索情報として、オブジェクトに関する検索クエリを用いて検索された検索回数を用いることができる。また、他の一例として、情報処理装置100は、行動情報として、オブジェクトに関する所定の売上情報を用いることができる。ここで対象となるオブジェクトは、実績情報PM1に含まれるオブジェクトであり、上記例では、タレントTx1が相当する。
The
例えば、情報処理装置100は、ステップS3においてモデルM1を生成したとすると、生成したモデルM1をプラン情報記憶部121に格納する。ここで、プラン情報記憶部121について説明する。プラン情報記憶部121は、プロモーションプランに関する一連の情報を記憶する。図1の例では、プラン情報記憶部121は、「事業者ID」、「プランID」、「時系列」、「プラン詳細」、「達成度スコア」、「対象モデル」といった項目を有する。
For example, assuming that the model M1 is generated in step S3, the
「事業者ID」は、事業者または事業者の事業者装置20を識別する識別情報を示す。「プランID」は、ステップS2で生成されたプロモーションプランを識別する識別情報を示す。上述した通り、実施形態にかかるプロモーションプランは、時系列に応じた段階毎の方策によって構成される。したがって、「時系列」は、プロモーションプランにおけるこの時系列を示すものである。「プラン詳細」は、プロモーションプランを構成する各段階毎の方策の内容を示す情報である。
The "business ID" indicates identification information that identifies the business or the
「達成度スコア」は、ステップS4での学習結果が反映された達成度スコアであって、生成されたモデルに基づき設定された達成度スコアを示す。図1に示すプラン情報記憶部121の例では、事業者ID「K1」(事務所K1)、および、プランID「PL1」によって識別されるプロモーションプランであるプランPL1は、目標点が「ドラマ出演」に設定されている例を示す。また、プランPL1は、第1段階では「音楽CDリリース」、第2段階では「地方営業」、第3段階では「握手会」、第4段階では「ライブハウス」、第5段階では「コンサートツアー」といった時系列に応じた段階毎の方策から成るプロモーションプランである例を示す。
The “achievement level score” is an achievement level score that reflects the learning result in step S4, and indicates an achievement level score set based on the generated model. In the example of the plan
このため、プランPL1の第1段階に対応付けられる達成度スコア「0」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合(例えば、検索回数10回以下)には、達成度スコア「0」を算出するようなモデルM1が生成された例を示す。また、プランPL1の第2段階に対応付けられる達成度スコア「30」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合(例えば、検索回数10回〜500回の間)には、達成度スコア「30」未満を算出するようなモデルM1が生成された例を示す。また、プランPL1の第3段階に対応付けられる達成度スコア「50」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合(例えば、検索回数500回〜1000回の間)には、達成度スコア「30」以上〜「50」未満を算出するようなモデルM1が生成された例を示す。また、プランPL1の第4段階に対応付けられる達成度スコア「70」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合(例えば、検索回数1000回〜1500回の間)には、達成度スコア「50」以上〜「70」未満を算出するようなモデルM1が生成された例を示す。また、プランPL1の第5段階に対応付けられる達成度スコア「90」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合(例えば、検索回数1500回〜2000回の間)には、達成度スコア「70」以上〜「90」未満を算出するようなモデルM1が生成された例を示す。また、プランPL1の最終目標(目標点の一例)に対応付けられる達成度スコア「100」は、入力された行動情報が特定の行動内容を示す場合(例えば、検索回数2000回以上)には、達成度スコア「90」以上〜「100」以下を算出するようなモデルM1が生成された例を示す。 Therefore, the achievement score "0" associated with the first stage of the plan PL1 is the achievement score "0" when the input action information indicates a specific action content (for example, the number of searches is 10 times or less). An example in which a model M1 for calculating "0" is generated is shown. In addition, the achievement score "30" associated with the second stage of the plan PL1 is achieved when the input action information indicates a specific action content (for example, between 10 and 500 searches). An example is shown in which a model M1 is generated that calculates a degree score of less than "30". In addition, the achievement score "50" associated with the third stage of the plan PL1 is achieved when the input action information indicates a specific action content (for example, between 500 and 1000 searches). An example in which a model M1 for calculating a degree score of “30” or more and less than “50” is generated is shown. Further, the achievement score "70" associated with the fourth stage of the plan PL1 is achieved when the input action information indicates a specific action content (for example, between 1000 and 1500 searches). An example in which a model M1 for calculating a degree score of "50" or more and less than "70" is generated is shown. In addition, the achievement score "90" associated with the fifth stage of the plan PL1 is achieved when the input action information indicates a specific action content (for example, between 1500 and 2000 searches). An example in which a model M1 for calculating a degree score of "70" or more and less than "90" is generated is shown. Further, the achievement score "100" associated with the final goal (an example of the target point) of the plan PL1 is when the input action information indicates a specific action content (for example, the number of searches is 2000 or more). An example in which a model M1 for calculating an achievement score of "90" or more to "100" or less is generated is shown.
「対象モデル」は、対応する「プランID」によって識別されるプロモーションプランについて生成されたモデルを示す。 The "target model" indicates a model generated for a promotion plan identified by the corresponding "plan ID".
また、この後ステップS6にて、情報処理装置100は、タレントT1に関する行動情報をモデルM1に入力することによりタレントT1の達成度スコアを算出する。これに先立って、情報処理装置100は、まず、タレントT1に関する行動情報を取得する(ステップS5)。例えば、情報処理装置100は、図4に示す検索情報記憶部122から行動情報の一例である検索情報を取得する。また、情報処理装置100は、図5に示す購買情報記憶部123から行動情報の一例である購買情報を取得する。
Further, in step S6 thereafter, the
本実施形態では、情報処理装置100は、任意のタイミングで外部装置30にアクセスし、外部装置30から検索情報を取得し、取得した検索情報を検索情報記憶部122に格納している。検索情報記憶部122は、各ユーザの検索行動に関する検索情報を記憶する。図4は、実施形態にかかる検索情報記憶部122の一例を示す図である。図4の例では、検索情報記憶部122は、「オブジェクトID」、「検索情報」といった項目を有する。また、「検索情報」には、「検索クエリ」、「日時」、「ユーザID」といった項目が含まれる。
In the present embodiment, the
「オブジェクトID」は、オブジェクトを識別する識別情報を示す。例えば、オブジェクトが人物であれば、「オブジェクトID」は人物名であってよい。「検索クエリ」は、対応する「オブジェクトID」によって識別されるオブジェクトに関する検索クエリを示す。「日時」は、対応する「検索クエリ」で検索が行われた日時を示す。「ユーザID」は、対応する「検索クエリ」および「日時」で示される検索行動を行ったユーザを識別する識別情報を示す。 The "object ID" indicates identification information that identifies the object. For example, if the object is a person, the "object ID" may be the person's name. The "search query" indicates a search query for an object identified by the corresponding "object ID". "Date and time" indicates the date and time when the search was performed in the corresponding "search query". The "user ID" indicates identification information that identifies the user who has performed the search action indicated by the corresponding "search query" and "date and time".
すなわち、図4の例では、ユーザU51、U52、U53等が、日時「DT11」において、オブジェクトID「T1」によって識別される対象(タレントT1)に関する検索クエリ「Q11」で検索を行った例を示す。 That is, in the example of FIG. 4, the user U51, U52, U53, etc. performed a search with the search query "Q11" regarding the target (talent T1) identified by the object ID "T1" at the date and time "DT11". Shown.
また、本実施形態では、情報処理装置100は、任意のタイミングで外部装置30にアクセスし、外部装置30から購買情報を取得し、取得した購買情報を購買情報記憶部123に格納している。購買情報記憶部123は、各ユーザの購買行動に関する購買情報を記憶する。図5は、実施形態にかかる購買情報記憶部123の一例を示す図である。図5の例では、購買情報記憶部123は、「オブジェクトID」、「購買情報」といった項目を有する。また、「購買情報」には、「商品名」、「価格」、「日時」、「ユーザID」といった項目が含まれる。
Further, in the present embodiment, the
「オブジェクトID」は、オブジェクトを識別する識別情報を示す。例えば、オブジェクトが人物であれば、「オブジェクトID」は人物名であってよい。「商品名」は、対応する「オブジェクトID」によって識別されるオブジェクトに関する商品の商品名を示す。「価格」は、その商品の価格を示す。「日時」は、対応する「商品名」の商品が購入された日時を示す。「ユーザID」は、対応する「商品名」の商品を購入したユーザを識別する識別情報を示す。 The "object ID" indicates identification information that identifies the object. For example, if the object is a person, the "object ID" may be the person's name. The "product name" indicates the product name of the product related to the object identified by the corresponding "object ID". "Price" indicates the price of the product. "Date and time" indicates the date and time when the product of the corresponding "product name" was purchased. The "user ID" indicates identification information that identifies a user who has purchased a product with the corresponding "product name".
すなわち、図5の例では、ユーザU71、U72、U73等が、日時「DT11」において、オブジェクトID「T1」によって識別される対象(タレントT1)に関する商品である商品NA11(価格Y11円)を購入した例を示す。 That is, in the example of FIG. 5, the users U71, U72, U73, etc. purchase the product NA11 (price Y11 yen) which is a product related to the object (talent T1) identified by the object ID “T1” at the date and time “DT11”. An example is shown.
このような状態において、情報処理装置100は、タレントT1に対応する行動情報であって、タレントT1に関するユーザの行動情報を取得する(ステップS5)。すなわち、情報処理装置100は、検索情報記憶部122においてオブジェクトID「T1」に対応付けられる検索情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、オブジェクトID「T1」に対応付けられる検索クエリ「Q11」を用いてこれまでに検索を行ったユーザを抽出し、抽出した人数をカウントする。言い換えれば、情報処理装置100は、タレントT1に関する検索が行われた検索回数をカウントする。かかる例では、情報処理装置100は、検索回数「N11」というカウント結果を得たとする。つまり、情報処理装置100は、行動情報として、タレントT1に関する検索回数「N11」を示す情報を取得したといえる。
In such a state, the
また、情報処理装置100は、購買情報記憶部123においてオブジェクトID「T1」に対応付けられる購買情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、オブジェクトID「T1」に対応付けられる商品NA11をこれまでに購入したユーザを抽出し、抽出した人数をカウントすることにより商品NA11の売上を算出する。言い換えれば、情報処理装置100は、タレントT1に関する商品NA11の売上を算出する。かかる例では、情報処理装置100は、合計売上「SM11」という算出結果を得たとする。つまり、情報処理装置100は、行動情報として、タレントT1に関する商品の合計売上「SM11」を示す情報を取得したといえる。
Further, the
ここで、検索情報記憶部122や購買情報記憶部123には、もちろんタレントT1以外のオブジェクトに関する行動情報も記憶される。したがって、情報処理装置100は、例えば、検索情報記憶部122や購買情報記憶部123に記憶される行動情報を用いて、タレントTx1に関する実績情報PM1に対応する達成度スコアを動的に算出することもできる。例えば、ステップS2の例では、実績情報PM1には、各段階のうち特定の段階のときは、タレントTx1に対するユーザの検索回数N回だったから、この段階では達成度スコアはこれくらいであっただろうという人手による決め打ちの達成度スコア(人為的達成度スコア)を用いる例を示した。しかしながら、情報処理装置100は、このような人為的達成度スコアをモデル生成に用いるのではなく、検索情報記憶部122や購買情報記憶部123に記憶される行動情報を用いて、タレントTx1に対する検索回数や売上げを算出する。そして、情報処理装置100は、算出した情報に基づいて、モデル生成に適用可能な達成度スコアであって、実績情報PM1由来の達成度スコアを算出してもよい。
Here, of course, the search
図1の説明に戻る。情報処理装置100は、ステップS5で取得した行動情報を対応するモデルに入力することにより達成度スコアを算出する(ステップS6)。図1の例では、情報処理装置100は、タレントT1に関する行動情報として、検索回数「N11」を示す検索情報、および、合計売上「SM11」を示す購買情報とをモデルM1に入力することによりタレントT1の達成度スコアを算出する。具体的には、情報処理装置100は、モデルM1を用いて、予め設定された所定の目標点である「ドラマ出演」を達成するためにタレントT1に与えられたプランPL1において、この目標点までのタレントT1の現時点での達成度(成熟度)を示す達成度スコア算出する。図1の例では、情報処理装置100は、達成度スコア「45」を算出したものとする。なお、情報処理装置100は、算出した達成度スコアが記憶される記憶部を有してもよい。
Returning to the description of FIG. The
次に、情報処理装置100は、算出した達成度スコアに基づいて、タレントT1に関する方策のうち、次に実施される方策を推定する(ステップS7)。例えば、情報処理装置100は、プラン情報記憶部121における「達成度スコア」と、今回算出した満足度スコア「45」とを照らし合わせることで、次に実施される方策を推定する。図1に示すプラン情報記憶部121の例では、達成度スコア「45」は第3段階に相当する。このようなことから、情報処理装置100は、第3段階の方策を実施してよいところまでタレントT1は到達している、あるいは、第3段階の方策が既に実施されてるのであればまだ第4段階の方策の実施してよいところまでは到達していないため引き続き第3段階の方策を継続すべきと判断する。このように判断した結果、情報処理装置100は、図1の例では、タレントT1に関する5段階の方策のうち、次に実施される方策として3段階目の方策「握手会」を推定する。
Next, the
そして、情報処理装置100は、ステップS7での推定結果をオブジェクトに応じた事業者に提供する(ステップS8)。図1の例では、情報処理装置100は、推定結果として、3段階目の方策「握手会」を示す情報を事務所K1に提供する。つまり、情報処理装置100は、事務所K1に対して、タレントT1は「握手会」を行うべきである旨、あるいは、タレントT1が既に「握手会」を実施済みであればさらなる「握手会」を実施すべきである旨を提案する。
Then, the
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置100は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得し、取得した達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、情報処理装置100は、達成度の取得(算出)には、これまでに行われた方策の実績情報(オブジェクトに関して実施された方策の履歴)に基づき学習されたモデルを用いる。
By the way, as described above, the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、目標達成に向けてオブジェクトが次にとるべき最適な方策を推定することができる。
As a result, the
また、上位の例ではオブジェクトが人物(例えば、タレント)である例を示したが、オブジェクトは必ずしも人物である必要はなく、例えば、販促対象となっている物品(商品)であってもよい。そうすると、実施形態にかかる情報処理装置100は、例えば、1段階目ではチラシ広告配り、2段階目では実演販売、3段階目では有名人を起用した広告活動、最終目標売上実績100万個等といったプロモーションプランを生成する。そして、情報処理装置100は、かかるプロモーションプランに応じたモデルを生成することで、例えば、生成したモデルに対して販促対象となっている物品に対するユーザの行動情報を適用し、達成度スコアを算出することができる。また、情報処理装置100は、算出した満足度スコアに基づき、販促対象となっている物品について次に実施すべき方策を推定し、推定結果を物品の販売元や取扱店舗に提供することができる。
Further, in the upper example, an example in which the object is a person (for example, a talent) is shown, but the object does not necessarily have to be a person, and may be, for example, an article (product) to be promoted. Then, the
このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置100は、様々なオブジェクトに対して実施形態にかかる情報処理を適用することができるため、例えば、実施形態にかかる情報処理システム1に参入しようとする事業者を新規獲得することができる。
For this reason, the
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態にかかる情報処理装置100について説明する。図3は、実施形態にかかる情報処理装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。例えば、情報処理装置100は、図1で説明した情報処理を行うサーバ装置である。
[2. Information processing device configuration]
Next, the
(記憶部120について)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、プラン情報記憶部121と、検索情報記憶部122と、購買情報記憶部123とを有する。プラン情報記憶部121、検索情報記憶部122、購買情報記憶部123については、図1で説明した通りであるため、ここでの詳細な説明を省略する。
(About storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 includes a plan
(制御部130について)
制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(About control unit 130)
The
図4に示すように、制御部130は、受付部131と、取得部132と、プラン生成部133と、モデル生成部134と、算出部135と、推定部136と、提供部137とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As shown in FIG. 4, the
(受付部131について)
受付部131は、事業者から各種情報を受け付ける。例えば、受付部131は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴を受け付ける。一例としては、受付部131は、所定のオブジェクトの販促について、どのような目標点に向けてどのようなプロモーションプラン設定し、設定したプロモーションプランの中でどのような方策を取ってきたかといった実績を示す実績情報を事業者から受け付ける。また、受付部131は、販促しようとしているオブジェクト対して設定した目標点を示す情報である目標情報を事業者から受け付ける。
(About reception desk 131)
The
また、受付部131は、後述するプラン生成部133により生成されたプロモーションプランに対して承諾するか否かの指定も事業者から受け付けてよい。例えば、受付部131は、プラン生成部133により生成されたプロモーションプランを対応する事業者の事業者装置20に送信することにより、プロモーションプランに対して承諾するか否かの指定をこの事業者から受け付ける。
In addition, the
このようなことから、受付部131は、図1のステップS1およびS3に示される処理を行う。また、受付部131は、図示しない所定の記憶部に実績情報を格納することができる。例えば、受付部131は、「事業者ID」、「オブジェクトID」、「実績情報」といった項目を有する記憶部に実績情報を格納することができる。図1の例では、受付部131は、かかる記憶部において、事業者ID「K1」、および、オブジェクトID「Tx1」に対応する「実績情報」として、実績情報PM1を格納する。
For this reason, the
(取得部132について)
取得部132は、予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度(図1の例では、達成度スコア)を取得(算出)する。例えば、取得部132は、オブジェクトに関して実施された方策の履歴に基づいて、達成度を取得する。例えば、取得部132は、オブジェクトに与えられたプロモーションプランにおける所定の目標点までの達成度を取得する。
(About acquisition unit 132)
The
また、例えば、取得部132は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報に基づき算出された達成度を取得する。一例としては、取得部132は、行動情報として、オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報に基づき算出された達成度を取得する。より詳細には、取得部132は、検索情報として、オブジェクトに関する検索クエリを用いて検索された検索回数に基づき算出された達成度を取得する。また、他の一例としては、取得部132は、行動情報として、オブジェクトに関する所定の売上情報に基づき算出された達成度を取得する。
Further, for example, the
例えば、取得部132は、モデルを用いて算出された達成度を取得することができる。すなわち、取得部132は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報を、所定の目標点のうちオブジェクトに対応する目標点に応じたモデルに入力することにより算出された達成度を取得する。例えば、取得部132は、モデルとして、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴(例えば、実績情報)と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度(例えば、人為的達成度スコア)との間の関係性が学習されたモデルを用いて、処理対象となるオブジェクトに関して実施された方策の履歴から、当該処理対象となるオブジェクトの達成度を取得する。
For example, the
図1の例では、取得部132は、事務所K1から受け付けられた実績情報PM1であって、タレントTx1のときは、ドラマ出演させるといった目標点(最終目標)に向けて、このような段階の方策を踏んでプロモーションを進めていた、ということを示す実績情報PM1と、各段階における人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを用いて算出された達成度を取得する。
In the example of FIG. 1, the
また、取得部132は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報も取得してよい。行動情報としては、オブジェクトに対するユーザの検索行動に関する検索情報や、オブジェクトに関する所定の売上情報がある。したがって、例えば、取得部132は、任意のタイミングで外部装置30にアクセスし、外部装置30から検索情報を取得し、取得した検索情報を検索情報記憶部122に格納する。また、取得部132は、必要なタイミングにおいて、検索情報記憶部122から検索情報を取得し、対応する処理部へ出力することも行う。例えば、取得部132は、モデル生成部134によりモデルが生成される際や、算出部135により満足度が算出される際には、検索情報記憶部122から検索情報を取得し、これらの処理部に出力する。
In addition, the
また、例えば、取得部132は、任意のタイミングで外部装置30にアクセスし、外部装置30から購買情報を取得し、取得した購買情報を購買情報記憶部123に格納する。また、取得部132は、必要なタイミングにおいて、購買情報記憶部123から購買情報を取得し、対応する処理部へ出力することも行う。例えば、取得部132は、モデル生成部134によりモデルが生成される際や、算出部135により満足度が算出される際には、購買情報記憶部123から購買情報を取得し、これらの処理部に出力する。このようなことから、取得部132は、図1のステップS5に示される処理を行う。
Further, for example, the
(プラン生成部133について)
プラン生成部133は、事業者から受け付けられた実績情報および目標情報に基づいて、目標点に向けてのオブジェクトに対するプロモーションプランを生成する。例えば、プラン生成部133は、複数の異なる事業者から取得した実績情報に基づいて、プロモーションプランを生成してもよい。例えば、プラン生成部133は、複数の同一カテゴリに属する事業者から取得した実績情報に基づいて、プロモーションプランを生成することができる。
(About plan generator 133)
The plan generation unit 133 generates a promotion plan for the object toward the target point based on the performance information and the target information received from the business operator. For example, the plan generation unit 133 may generate a promotion plan based on the performance information acquired from a plurality of different businesses. For example, the plan generation unit 133 can generate a promotion plan based on the performance information acquired from a plurality of businesses belonging to the same category.
例えば、プラン生成部133は、時系列に応じた段階毎の方策によって構成されるプロモーションプランを生成し、生成したプロモーションプランをプラン情報記憶部121に格納する。このようなことから、プラン生成部133は、図1のステップS2に示される処理を行う。
For example, the plan generation unit 133 generates a promotion plan composed of measures for each stage according to the time series, and stores the generated promotion plan in the plan
(モデル生成部134について)
モデル生成部134は、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴(実績情報)と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを生成する。図1の例に置き換えると、モデル生成部134は、実績情報PM1と、実績情報PM1に含まれる人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。このため、モデル生成部134は、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報と、その行動情報が示す行動が起きた時点での人為的達成度スコアとの間の関係性が学習されたモデルを生成する。すなわちモデル生成部134は、オブジェクトに対応する目標点に応じたモデルであって、オブジェクトに対応する所定の行動を示す行動情報が入力された場合に、この目標点が設定されるプロモーションプランに対するオブジェクトの達成度合いを示す達成度スコアを出力するモデルを生成する。
(About model generator 134)
The model generation unit 134 generates a model in which the relationship between the history (actual information) of the measures implemented for the object at a predetermined time point and the achievement level of the object at the predetermined time point is learned. Substituting with the example of FIG. 1, the model generation unit 134 generates a model in which the relationship between the performance information PM1 and the artificial achievement score included in the performance information PM1 is learned. Therefore, the model generation unit 134 has learned the relationship between the action information indicating a predetermined action corresponding to the object and the artificial achievement score at the time when the action indicated by the action information occurs. To generate. That is, the model generation unit 134 is a model corresponding to the target point corresponding to the object, and is an object for the promotion plan in which the target point is set when the action information indicating a predetermined action corresponding to the object is input. Generate a model that outputs the achievement score indicating the achievement degree of.
また、モデル生成部134は、学習により生成したモデルをプラン情報記憶部121に格納する。このようなことから、モデル生成部134は、図1のステップS4に示される処理を行う。なお、図1の例では、説明を簡単にするために、モデル生成部134が、タレントTx1に対応する実績情報PM1と、タレントTx1に関する行動情報に基づき算出された達成度スコア(人為的達成度スコア)とに基づく学習により、モデルM1を生成した例を示した。
Further, the model generation unit 134 stores the model generated by learning in the plan
しかし、モデル生成部134は、複数のオブジェクトそれぞれの実績情報と、当該オブジェクトに関する行動情報に基づき算出された達成度スコア(人為的達成度スコア)とに基づく学習により、モデルを生成してもよい。図1の例では、モデル生成部134は、例えば、事務所K1の複数のタレントそれぞれの実績情報と、当該タレントに関する行動情報に基づき算出された達成度スコア(人為的達成度スコア)とに基づく学習により、モデルM1を生成してもよい。 However, the model generation unit 134 may generate a model by learning based on the achievement information of each of the plurality of objects and the achievement score (artificial achievement score) calculated based on the behavior information related to the object. .. In the example of FIG. 1, the model generation unit 134 is based on, for example, the performance information of each of the plurality of talents in the office K1 and the achievement score (artificial achievement score) calculated based on the behavior information related to the talent. Model M1 may be generated by learning.
(算出部135について)
算出部135は、オブジェクトの達成度を算出する。例えば、算出部135は、モデル生成日134により生成されたモデルに対して、処理対象となるオブジェクト対応する所定の行動を示す行動情報を入力することにより達成度を算出する。かかる行動情報は、取得部132により取得された行動情報であり、例えば、検索情報や購買情報等である。図1の例では、算出部135は、タレントT1に関する行動情報として、検索回数「N11」を示す検索情報、および、合計売上「SM11」を示す購買情報とをモデルM1に入力することによりタレントT1の達成度スコアを算出する。なお、算出部135は、検索回数や売上の算出も行うことができる。
(About calculation unit 135)
The
(推定部136について)
推定部136は、取得部132により取得された達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。具体的には、推定部136は、予め設定されたオブジェクトに関する方策のうち、実施した際に、オブジェクトの達成度を最も所定の目標点へと近づける方策を推定する。例えば、推定部136は、オブジェクトに与えられたプロモーションプランと、所定の目標点までのオブジェクトの達成度とに基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、推定部136は、取得部に132より取得された達成度に基づいて、処理対象となるオブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、推定部136は、モデル生成部134により生成されたモデルを用いて算出された達成度に基づいて、オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する。例えば、推定部136は、オブジェクトに与えられたプロモーションプラン内で時系列順に配置された方策のうち、取得部により取得された達成度に応じた方策を次に実施される方策として推定する。
(About estimation unit 136)
The
例えば、推定部136は、プラン情報記憶部121における「達成度スコア」と、算出部135がモデルを用いて算出した満足度スコアとを照らし合わせることで、次に実施される方策を推定することができる。例えば、図1の例のように、達成度スコア「45」が算出された場合、推定部136は、この達成度スコア「45」と、プラン情報記憶部121における「達成度スコア」アとを照らし合わせることで、第3段階の方策を実施してよいところまでタレントT1は到達している、と判断する。あるいは、推定部136は、第3段階の方策が既に実施されてるのであればまだ第4段階の方策の実施してよいところまでは到達していないため引き続き第3段階の方策を継続すべきと判断する。そして、推定部136は、このように判断した結果、タレントT1に関する5段階の方策のうち、次に実施される方策として3段階目の方策「握手会」を推定する。このようなことから、推定部136は、図1のステップS7に示される処理を行う。
For example, the
(提供部137について)
提供部137は、推定部136により推定された推定結果をオブジェクトに応じた事業者に提供する。図1の例では、提供部137は、次に実施される方策として3段階目の方策である「握手会」が推定されたことに応じて、「握手会」を示す情報を事務所K1に提供する。例えば、推定部136は、事務所K1に対して、タレントT1は「握手会」を行うべきである旨、あるいは、タレントT1が既に「握手会」を実施済みであればさらなる「握手会」を実施すべきである旨を提案する。このようなことから、提供部137は、図1のステップS8に示される処理を行う。
(About the provider 137)
The providing unit 137 provides the estimation result estimated by the
〔3.処理手順〕
次に、図6を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図6は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図6の例では、情報処理装置の受付部131が事業者から実績情報や目標情報を受け付け済みであることにより、情報処理装置100は、事業者から方策を推定するよう依頼されているものとする。また、情報処理装置100が、外部装置30にアクセスし行動情報を取得し記憶部(例えば、検索情報記憶部122、購買情報記憶部123)に格納済みであるものとする。
[3. Processing procedure]
Next, the procedure of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing an information processing procedure according to the embodiment. In the example of FIG. 6, since the
このような状態において、プラン生成部133は、事業者から受け付けられた実績情報および目標情報に基づいて、目標点に向けてのオブジェクトに対するプロモーションプランを生成する(ステップS101)。 In such a state, the plan generation unit 133 generates a promotion plan for the object toward the target point based on the performance information and the target information received from the business operator (step S101).
次に、モデル生成部134は、実績情報と、実績情報に対応する満足度とに基づいて、モデルを生成する(ステップS102)。例えば、モデル生成部134は、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴(実績情報)と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを生成する。 Next, the model generation unit 134 generates a model based on the actual result information and the satisfaction level corresponding to the actual result information (step S102). For example, the model generation unit 134 generates a model in which the relationship between the history (actual information) of the measures implemented for the object at a predetermined time point and the achievement level of the object at the predetermined time point is learned. ..
次に、取得部132は、処理対象のオブジェクトの行動情報を取得する(ステップS103)。例えば、取得部132は、検索情報記憶部122から処理対象のオブジェクトに関する検索情報を取得する。また、取得部132は、購買情報記憶部123から処理対象のオブジェクトに関する購買情報を取得する。
Next, the
次に、算出部135は、取得部132により取得された行動情報を、処理対象のオブジェクトに対応するモデルに適用して満足度を算出する(ステップS104)。例えば、算出部135は、処理対象のオブジェクトに関する検索情報から検索回数を算出し、また、処理対象のオブジェクトに関する購買情報から売上を算出し、これらを処理対象のオブジェクトに対応するモデルに適用して満足度を算出する。
Next, the
次に、推定部136は、算出部135により算出された満足度スコアに基づいて、処理対象のオブジェクトに関する方策のうち、次の方策を推定する(ステップS105)。そして、提供部137は、処理対象のオブジェクトに関する事業者に対して、推定部136による推定結果を提供する(ステップS106)。
Next, the
〔4.変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
[4. Modification example]
The
〔4−1.満足度スコア算出について〕
上記実施形態では、算出部135が、モデル生成部134により生成されたモデルのうち、処理対象のオブジェクトに関するモデルに対して、処理対象のオブジェクトに関する行動情報を入力することにより満足度スコアを算出する例を示した。例えば、上記実施形態では、算出部135が、処理対象のオブジェクトに関する検索回数や売上を力することにより満足度スコアを算出する例を示した。
[4-1. Satisfaction score calculation]
In the above embodiment, the
しかし、算出部135は、必ずしもモデルを用いて満足度スコアを算出しなくてもよく、例えば、行動情報から直接満足度スコアを算出してもよい。例えば、算出部135は、処理対象のオブジェクトに関する検索回数そのものを満足度スコアとして算出してもよいし、処理対象のオブジェクトに関する検索回数に対して所定の重み付けを行うことにより満足度スコアを算出してもよい。同様に、算出部135は、処理対象のオブジェクトに関する売上そのものを満足度スコアとして算出してもよいし、処理対象のオブジェクトに関する売上に対して所定の重み付けを行うことにより満足度スコアを算出してもよい。また、算出部135は、検索回数および売上の双方を用いる場合には、それぞれで算出した満足度スコアを足し合わせたり、乗算することにより総合的な満足度スコアを算出してもよい。
However, the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、満足度スコアを算出する手法の幅を広げることができるようになる。
As a result, the
〔4−2.強化学習〕
上記実施形態では、モデル生成部134が、所定の時点においてオブジェクトに関して実施された方策の履歴(実績情報)と、当該所定の時点における当該オブジェクトの達成度との間の関係性が学習されたモデルを生成する例を示した。また、推定部136が、このモデルを用いて算出された満足度に基づき処理対象のオブジェクトの今後の方策を推定、提供部137がこの推定結果を事業者に提供する例を示した。このようなことから、かかる事業者は、情報処理装置100から提供を受けた推定結果を参考にオブジェクトに関する販促活動を行ってゆくとすると、オブジェクトの今後の方策は、実施形態にかかる情報処理の結果が反映されたものといえる。したがって、モデル生成部134は、実施形態にかかる情報処理の結果が反映された方策の履歴をさらに実績情報として用いることで、これまでのモデルをさらに強化学習してもよい。
[4-2. Reinforcement learning]
In the above embodiment, the model generation unit 134 has learned the relationship between the history (actual information) of the measures implemented for the object at a predetermined time point and the achievement level of the object at the predetermined time point. Is shown as an example of generating. Further, the
これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、モデルの精度を高めることができるため、より精度よく満足度スコアを算出することができるようになる。この結果、情報処理装置100は、オブジェクトにより適した方策を推定することができるようになるため、事業主の販促活動への貢献度を高めることができる。
As a result, the
〔5.ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置100は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[5. Hardware configuration]
Further, the
CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、通信網50を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、通信網50を介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態にかかる情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが格納される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを、記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網50を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔6.その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
[6. Others]
Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically distributed / physically in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 The embodiments of the present application have been described in detail with reference to some drawings, but these are examples, and various modifications are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other improved forms.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
20 事業者装置
30 外部装置
100 情報処理装置
120 記憶部
121 プラン情報記憶部
122 検索情報記憶部
123 購買情報記憶部
130 制御部
131 受付部
132 取得部
133 プラン生成部
134 モデル生成部
135 算出部
136 推定部
137 提供部
1 Information processing system 10
Claims (14)
前記取得部により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires the achievement level of an object up to a predetermined target point set in advance, and
An information processing apparatus having an estimation unit that estimates a policy to be implemented next among the measures related to the object based on the achievement level acquired by the acquisition unit.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The first aspect of claim 1, wherein the estimation unit estimates, among the preset measures for the object, a measure that brings the achievement level of the object closest to the predetermined target point when implemented. Information processing equipment.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 or 2, wherein the acquisition unit acquires the achievement level based on the history of measures implemented for the object.
前記推定部は、前記プロモーションプランと、前記達成度とに基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires the degree of achievement up to the predetermined target point in the promotion plan given to the object.
According to any one of claims 1 to 3, the estimation unit estimates a measure to be implemented next among the measures related to the object based on the promotion plan and the achievement level. The information processing device described.
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the acquisition unit acquires the achievement level calculated based on action information indicating a predetermined action corresponding to the object.
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 5, wherein the acquisition unit acquires the achievement level calculated based on the search information regarding the user's search behavior for the object as the action information.
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 6, wherein the acquisition unit acquires the achievement level calculated based on the number of searches searched by using the search query for the object as the search information.
ことを特徴とする請求項5〜7のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 5 to 7, wherein the acquisition unit acquires the achievement level calculated based on predetermined sales information about the object as the action information.
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires the achievement level calculated by inputting action information indicating a predetermined action corresponding to the object into a model corresponding to the target point corresponding to the object among the predetermined target points. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the information processing apparatus is characterized.
前記推定部は、前記取得部により取得された達成度に基づいて、前記処理対象となるオブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する
ことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。 As the model, the acquisition unit uses a model in which the relationship between the history of measures implemented for the object at a predetermined time point and the achievement level of the object at the predetermined time point is learned, and uses the model as the processing target. From the history of the measures implemented for the object, the achievement level of the object to be processed is acquired.
The information according to claim 9, wherein the estimation unit estimates a measure to be implemented next among the measures related to the object to be processed based on the achievement level acquired by the acquisition unit. Processing equipment.
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1つに記載の情報処理装置。 Among the measures arranged in chronological order in the promotion plan given to the object, the estimation unit estimates the measure according to the achievement level acquired by the acquisition unit as the next measure to be implemented. The information processing device according to any one of claims 1 to 10.
ことを特徴とする請求項1〜11のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11, further comprising a providing unit that provides an estimation result estimated by the estimation unit to a business operator corresponding to the object.
予め設定された所定の目標点までのオブジェクトの達成度を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by an information processing device.
The acquisition process to acquire the achievement level of the object up to the preset target point, and
An information processing method including an estimation process for estimating a measure to be implemented next among the measures related to the object based on the achievement level acquired by the acquisition process.
前記取得手順により取得された達成度に基づいて、前記オブジェクトに関する方策のうち、次に実施される方策を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An acquisition procedure for acquiring the achievement level of an object up to a predetermined target point set in advance, and
An information processing program characterized in that a computer executes an estimation procedure for estimating a measure to be implemented next among the measures related to the object based on the achievement level acquired by the acquisition procedure.
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